Oracle 大学课件

这是一份详细的教程，涵盖了郑州大学Oracle课程的所有要点和内容，非常适合课堂学习使用。

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数据挖掘是从海量数据中提取有用信息并转化为知识的过程，是信息技术领域的研究热点，尤其在大数据时代背景下显得尤为重要。本课程为浙江大学研究生设计，涵盖数据挖掘的理论、算法及相关国际会议和论文，深入理解数据挖掘的基本概念、方法和技术。数据挖掘的发展背景可以追溯到信息时代，随着数据库技术和数据量的急剧增加，传统数据库虽然高效处理数据但无法发现隐藏知识，这促使基于数据库的知识发现（KDD）研究，即数据挖掘。KDD是多学科交叉领域，包括数据库技术、统计学、高性能计算、人工智能和机器学习等，其目标是从大量数据中自动发现有价值的知识。数据挖掘应用广泛，如电信行业中用于客户流失模式识别，银行领域通过聚类分析促进交叉销售，在零售业的购物篮分析理解顾客行为，及保险业用于客户细分和欺诈检测，电子商务中网站日志分析提升用户体验，税务探测逃税，警察部门通过数据分析防治犯罪，医学领域数据挖掘有助医疗保健决策，系统包含数据预处理、知识表示、挖掘算法和后处理四步主要。预处理包含数据清洗、集成、转换和归约，知识表示将挖掘结果转化易于理解和应用形式，核心部分包括分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测等多方法，后处理涉及解释和评估挖掘结果，国际数据挖掘领域研究和交流主要通过KDD国际会议等会议和期刊，会议每年吸引专家学者分享最新研究成果，而《知识发现与数据挖掘》期刊是该领域权威出版物，发布众多高质量研究论文，课后研读的论文学生能深入探讨数据挖掘具体算法如决策树、神经网络、支持向量机，应用实际问题，了解数据挖掘面临的挑战如数据质量、隐私保护、可解释性及实时性等，数据挖掘是现代信息社会至关重要技术，不仅帮助企业和组织从数据获取价值，还可推动科学研究和社会进步，通过学习和掌握数据挖掘相关知识，专业人士可更好应对信息过载，发现数据背后潜在规律，从而做出更明智决策。

希望这份资源能对大家有所帮助。内容包括导论、Bayes决策理论、概率密度估计、线性判别函数、神经网络、统计学习理论、SVM、正则化网络等内容。第二章讨论了Bayes决策理论的基本理论和应用，第三章介绍了概率密度估计的参数估计和非参数估计，第四章涉及了线性判别函数及其在SVM中的应用。特征空间的概念和具体应用也在课件中有所提及。

Oracle 凭借超过三分之一的市场份额，多年来稳居全球数据库市场霸主地位。

这份课件来自北京大学信息科学技术学院，涵盖了2010-2011学年春季学期数据挖掘课程的教学内容。

北京工业大学提供的MATLAB课件，有需要的请尽快下载。

这份资料详细介绍了Oracle数据库的各方面知识和应用。